千葉大学津村先生　スペクトル解析講座　第3弾

スペクトル分類の基礎
パターン認識を制するものは分類を制する

スペクトル解析講座シリーズ３回目となる今回は、第１回の「スペクトル解析の基礎」、第２回目の「スペクトルの回帰解析」に続き、「スペクトルの分類」にフォーカスして、分光分析の専門家である千葉大学の津村先生に解説していただきました。

分類は、成分の違いによる発生する分光スペクトルの違いを解析する手法で、例えば、見た目では同じ透明に見えるプラスティックを、PET, PVC, PP, PSなどリサイクルの種類に分けることが可能です。

この時に重要になるのが、”取得したスペクトルから必要な情報を抽出すること”、”抽出した情報を正しく解析し、事前に用意したいくつかのカテゴリーに正しく分類すること”です。

今回のWebセミナーでは、"主成分分析(PCA)"について、第２回の内容をおさらいしつつ、”パターン認識”を用いた「分類」の基礎をご紹介しました。

【補足】

本講座は過去の津村先生による「スペクトル解析の基礎」の内容を前提としております。以下から動画をご覧いただいた上での参加を推奨しております。

2024年5月22日（水）
13:00 -14:00

・パターン認識とは
・パターン認識の識別規則
・パターン認識の学習データとテストデータ(汎化能力）
・パターン認識の手法

CG,画像を取得する高次元情報解析・記録・再現とその応用に取り組んでおられる先生です。
血流やシミの見え方に関する研究、色や質感を再現する研究、情動計測に関する研究、画像処理の医学応用研究など、多岐にわたりご活躍されております。

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スペクトル分類の基礎パターン認識を制するものは分類を制する